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Il Data Mining o Estrazione dei dati è il processo di raccolta, aggregazione e ordinamento dei dati. Il suo obiettivo è l’individuazione di correlazioni, modelli e trend futuri.
Si tratta di campo di ricerca nato intorno agli anni ‘90 dal’integrazione di alcune aree quali la statistica, l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.
Il Data Mining si applica a mole di dati tali per cui nessun osservatore umano sarebbe in grado di interpretarli correttamente e con criterio (Big Data). Grazie agli algoritmi si ricavano informazioni utili dai dati. Nel caso delle aziende, ii casi di utilizzo sono numerosi. Si possono individuare buyer personas e legami tra prodotti e servizi, anticipare i comportamenti di acquisto dei propri clienti e predire trend futuri.
Si possono distinguere due modalità di estrazione di valore dai dati, Descrittiva e Predittiva. La prima rileva similarità o raggruppamenti condivisi nei dati storici. La seconda modalità di Data Mining va in profondità e si pone l’obiettivo di classificare gli eventi in futuro o predire risultati sconosciuti. La modellazione predittiva aiuta a scoprire informazioni su come evitare la perdita di clienti, e come predire il comportamento di acquisto degli stessi.
Guardiamo qualche esempio utile per le aziende:
Modalità Descrittiva:
– Clusterizzare le tipologie di clienti
– Scoprire regole di associazione tra prodotti e servizi
– Evidenziare pattern sequenziali di acquisti nel tempo
Modalità Predittiva:
– Creare proiezioni delle vendite future
– Individuare deviazioni come nel caso degli acquisti con carta di credito. Se ci sono deviazioni rispetto alla norma, l’istituto finanziario sospende al carta